Linux下anaconda3配置安装软件包下载：Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh通过xftp 把安装包上传到服务器文件夹下在安装包所在路径下，输入命令：bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
安装过程中，不断按回车或者yes默认，然后出现下面界面： 默认安装到XXX目录下，安装好后你可以在该文件夹下看到安装文件，用默认的路径直接点击
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2024-09-23 10:29:01
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前言：安装这个东西，折腾了大半天,查阅了很多资料。但最终还是安装成功了，并记录下来。希望给大家一些借鉴，顺利完成安装。整个安装过程需要很强的版本控制。显卡驱动==>CUDA<==>cuDAA<==>tensorflow_gpu==>keras 1、我安装的版本为（自测可用）：python:3.6.6tensorflow_gpu:2.1.0CUDA:10.1cuD
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2024-03-29 15:13:18
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知识点总结 [\2] 建立一个手写数字识别神经网络步骤： 1、加载MNIST数据集 2、定义激活函数（激活函数有很多，ep:sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数） 3、定义损失函数、选择优化器 4、迭代训练 5、模型评估 特征量：即一个物体的特征数据化的总和
x = ( a, b, c, d) 其中，x是一个向量。 a,b,c,d是指事物 x 的某些特征数值。e
TensorFlow 2.0 beta1 已经发布。本文详细介绍在个人电脑或服务器上安装 TensorFlow 2.0 beta1 的步骤和各种细节， 让你第一次安装 TensorFlow 2.0 就上手！一般安装步骤TensorFlow 的 Python 版本使用最为广泛。作为一个 Python 包，TensorFlow 和其他 Python 包的安装方法区别不大，使用 Python 的包管理器
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2024-05-20 09:36:25
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之前看了一波深度学习的理论知识。总感觉哪里不对，昨天发现，一直看错书了，应该从tensorflow这类书实践书看起。今天在windows10上搭建了一个简单的深度学习环境。跑一些小程序练练手。正文：深度学习环境：pythonanacondatensorflowkeras其实之前也打算装过tensorflow。但是没有成功。感觉这几个环境最难装的是tensorflow。如果不用GPU加速的话，不用安
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2024-06-12 05:48:50
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蹭的深度学习课程，老师推荐用tensorflow做作业，因此先接触一下吧，不用来做项目，先熟悉一下语句。 相比于caffe，tensorflow没有复杂的编译过程，简单的可以把它看成一个python的库。所以安装起来也是很简单的~环境准备其实环境比最后的安装更重要= =也遇到了一些小问题。AnacondaTensorflow基于python，而Anaconda提供了较好的python环境，特别是
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2024-06-12 05:54:32
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因为要使用分布式深度学习平台，这里选择了tensorflow，我的电脑是ATI的显卡，所以这里记录的是安装cpu版本的tensorflow 关于tensorflow的介绍，此处不再啰嗦。关于gpu的安装与配置，此处也不涉及。一、安装anaconda tensorflow是基于python脚本语言的，因此需要安装python, 当然还需要安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十
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2024-08-29 11:37:33
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文章目录前言一、CUDA二、Anaconda1.Anaconda2.安装完先检查一下通道配置3.cuDNN和Pytorch安装参考 前言安装cuda一、CUDACUDA，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。我们需要根据自己显卡的型号选择支持的CUDA版本，例如RTX 2060显卡，先查看驱动版本，在NVIDIA控制面板，系统信息中查看：显卡驱动版本为497.29 CUDA安装地址：https:
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2024-04-24 20:25:56
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Ubuntu16下配置Anaconda虚拟环境下的TensorFlow(GPU加速版本)写在前面综合了几位同学的建议之后决定针对深度学习只了解算法结构和熟悉常用框架，会跑包即可有空的话对于机器学习的经典算法（SVM，BP神经网络，K-means）还需仔细阅读推导，并阅读Caffe源码tensorflow的社区资源丰富，且机器人相关环境大多基于Linux所以深度学习框架配置的博客目前只打算写一篇，即
# 使用Python和CUDA进行高性能计算
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，可以利用显卡的强大计算能力加速计算任务。通过结合Python和CUDA，程序员可以轻松地在GPU上运行高性能计算重负载任务。本文将介绍Python如何利用CUDA进行计算，并提供示例代码。
## 1. 安装CUDA和相关库
在
原创
2024-09-13 05:39:23
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2013年3月18日—美国加利福尼亚州圣何塞—GTC 2013—NVIDIA今天宣布，日益壮大的Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用NVIDIA® CUDA® 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用GPU加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世界上十大编程语言之一。该语言让用户能够编写出充分体现用户算法理念的高级软件代码，而无需钻研编
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2023-12-06 16:55:35
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在安装Tensorflow之前，首先我们需要准备一些东西。Anaconda安装包、Anaconda换源文件等等。 若是不想去官网下载，我会在文章最后给出百度云链接。对自己显卡没有信息的可以先去NVIDIA官网查一下自己显卡的算力，推荐算力≥3.5以上安装第一步就是安装Anaconda. 在Anaconda安装开始选择Next，然后再是 I Agree 在选择安装类型的时候一般选择Just Me，这
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2024-09-11 10:22:07
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Tensorflow2.0安装及相关配置Tensorflow的GPU版本安装前的准备安装 GPU 驱动安装 GPU 运行库安装 CUDA安装 cuDNNTensorflow2.0的GPU版 Tensorflow分为CPU版本和GPU版本，安装步骤类似 Tensorflow的GPU版本安装前的准备安装 GPU 驱动确保电脑已经安装好了 Nvidia GPU 显卡驱动， 官方驱动下载地址
同时需要
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2024-04-06 13:12:37
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引言Bert在工业使用中表现相当优异，但是预训练时间非常的长。Bert的作者公开的记录是用了16块TPU训练了三天。 本论文就是针对训练时间上进行的优化，提出了LAMB优化方式，在不损失训练精度的情况下，将BERT的训练时间缩短到了76分钟，如下：背景从上图可以看到，论文作者提出的方法用了1024块TPU，训练时间为76分钟，F1值相对原始的Bert训练有了微小的提升。简单来看，这个缩短的训练时间
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2024-05-17 13:43:49
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记录一下windows安装tensorflow-gpu 2.2.0过程查看自己的显卡驱动版本及支持的cuda版本首先我的电脑显卡配置是rtx 2070super，相应的驱动程序版本为如下图所示（建议要手动去官网安装最新的几个版本的显卡驱动，如果找不到去问下买显卡的客服） 其中我所支持的cuda版本为（可以在nvidia控制面板左下角系统信息查看，如下图，就是NVCUDA DLL那一栏），我的显卡最
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2024-07-06 23:05:44
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win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
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2024-04-03 08:53:05
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# 用CUDA加速Python程序
随着大数据和深度学习的发展，传统的CPU计算常常无法满足日益增长的计算需求。而GPU以其强大的并行计算能力逐渐成为解决这一问题的优秀选择。本文将介绍如何将Python代码转为使用CUDA进行加速的基本方法，并附有代码示例。
## CUDA简介
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计
RNN循环神经网络前言一、Slot Filling(槽填充)1.Chatbot简介2.Chatbot结构3.槽的性质二、RNN(循环神经网络)1.为什么要使用RNN?2.RNN的基本结构3.Bidirectional RNN(双向神经网络)4.RNN的缺点三、LSTM(长短期记忆网络)1.LSTM的优缺点2.LSTM的结构1.遗忘门2.输入门3.输出门总结 前言本篇文章将会介绍另外一种神经网络，
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2024-10-25 15:13:37
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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最近开始做深度学习实验，在老师的推荐下准备采用tensorflow框架构建神经网络结构，在此记录下今天安装tensorflow2.0的过程和踩过的坑，方便以后复习，以及给后来者一个参考。1.安装过程1）需要安装的东西：i.anaconda（或者miniconda，可以理解为精简版的anaconda，只保留了一些必备的组件，所以安装上会快很多，同时也满足我们管理python环境的需求）。ii.CUD
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2024-01-11 19:45:33
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